证据理论在无线传感器网络决策融合中的应用研究开题报告

1. 研究目的与意义（文献综述）

随着网络技术、微电子技术、通信技术的发展，人类已经置身于信息时代。传感器技术，作为信息获取最重要和最基本的技术，在信息时代中扮演了极其重要的角色。具有低成本、通讯和计算能力的多传感器系统的大量出现，推动着传感器信息获取技术从过去的单一化渐渐向集成化、微型化和网络化方向发展。无线传感器网络（Wireless Sensor Network, WSN）是由大量的静止或移动的传感器以自组织和多跳的方式构成的无线网络，能够实时地监测、感知和采集节点部署区中观察者感兴趣的感知对象的各种信息（如光强、温度、湿度、噪音和有害气体浓度等物理现象），并对所得到的信息进行处理后，最终通过无线网络最终发送给观察者。无线传感器网络将网络技术引入到无线智能传感器中，使得传感器不再是单个的感知单元，而是能够交换信息、协调控制的有机结合体，实现物与物的互联，把感知触角深入世界各个角落，必将成为下一代互联网的重要组成部分。无线传感器网络的一个重要内容是多传感器决策融合。传感器网络决策融合的定义为：对来自传感器网络的所有传感器的信息进行融合处理，最终作出对某个目标或某个事件的决策。传感器网络决策融合系统通常由融合中心和传感器网络组成，在决策融合系统中，通过融合中心对来自网络中各个传感器的信息进行融合处理。决策融合是一种高层次融合，融合之前，每种传感器的信号处理装置已完成决策或者分类任务。决策融合的结果是为决策提供依据。证据理论是由Dempster于1967年首先提出，由他的学生shafer于1976年进一步发展起来的一种不精确推理理论，也称为Dempster/Shafer 证据理论(D-S证据理论)，属于人工智能范畴，最早应用于专家系统中，具有处理不确定信息的能力。 DS 证据理论是一种高效率解决不确定问题办法，相比于其他算法，在不清楚、不确定问题上的应用使得其有着很大的优势，因此在不确定领域已有较为成熟使用。其中随机性可以通过对历史数据进行分析而取得相关统计数据，对于随机问题的研究主要包括概率论、随机过程时间序列以及数理统计等方面。

2. 研究的基本内容与方案

无线传感器网络决策融合是一种对来自传感器网络的所有传感器的信息进行融合,并作出对某个目标或某个事件的决策的检测技术。决策融合系统由融合中心及多个传感器构成。无线传感器网络决策融合的主要目的就是通过对多个传感器检测结果的融合，获得任意单个传感器无法达到的检测性能。D-S证据理论结构的最大特点是在证据中引入了不确定性，建立了基本概率赋值函数、信任函数、似真度函数等满足比概率论弱的公理，放松了传统 Bayes 理论需要完整的先验概率和条件概率知识以及需要有统一的辨识框架要求，可对相互重叠、非互不相容的命题进行证据组合等特点。

首先对无线传感器决策进行理论阐述，分析了决策融合原理、优缺点和模型等。 然后，对证据理论的基本理论展开说明以及对合成规则进行分析。针对证据理论在决策融合的基本应用模型进行深入的分析讨论，并对证据理论在无线传感器决策融合系统中处理分析时凸显的信息方面问题进行了分析。主要研究内容有证据理论的优缺点、信息源独立性问题和证据冲突问题等问题，并提出相应的改进方法。在此基础上，尽可能提出对证据理论以及数据模型进行改进，提高其融合性能。

3. 研究计划与安排

第1-2周：查阅相关文献资料，明确研究内容，了解研究所需掌握的知识范围，完成开题报告。

第3-6周：熟悉无线传感器网络相关理论知识和证据理论，阅读相关英文资料。

第7-8周：学习并掌握matalb的应用，完成英文资料的翻译。

4. 参考文献（12篇以上）

[1]于润伟,朱晓慧.MATLAB基础与应用 [M].北京:中国电力出版社,2012.[2]孙利民,李建中,陈渝等.无线传感器网络[M].北京:清华大学出版社,2005.[3]崔莉,鞠海玲,苗勇等.无线传感器网络研究进展[J].计算机研究与发展, 2005,42(1): 163-174. [4]陈林星.无线传感器网络技术与应用 [M].北京:电子工业出版社,2009 .[5]陆耀宇，黄立波.无线传感器网络技术及应用研究[J].舰船电子工程,2005,25(6):30-35[6]唐宏，谢静，鲁玉芳等.无线传感器网络原理及应用[M].北京:人民邮电出版社,2010.[7]王汝传，孙力娟 .无线多媒体传感器网络技术[M].北京:人民邮电出版社,2011.[8]洪锋,褚红伟,金宗科等.无线传感器网络应用系统最新进展综述[J].计算机研究与发展,2010.[9]杨风暴，王肖霞.D-S证据理论的冲突证据合成方法[M].北京:国防工业出版社,2010.[10]曹洁，郭雷雷.一种有效的证据理论融合方法[J].兰州理工大学学报,2013,39(1):83-87.[11]童建军.证据理论及其在决策评价中应用研究[D].河北:合肥工业大学硕士论文.2005.[12]M Misyura，J Colasanti，SJ Rothstein. Channel Aware Encryption and Decision Fusion for Wireless Sensor Networks [J].IEEE Transactions on Information Forensics Security,2011,8(4):619-625.[13] G.B.Zhou,Z.C.Zhu,G.Z.Chen,et al.Decision fusion rules based on multi-bit knowledge of local sensors in wireless sensor networks[J].Information Fusion ，2011,12(3):187-193.[14] Jeon,H.Choi,J.McLaughlin,et al.Channel Aware Encryption and Decision Fusion for Wireless Sensor Networks[J].IEEE transactions on information forensics and security,2013,8(4).[15]V.W.Cheng，T.Y.Wang.Performance Analysis of Distributed Decision Fusion Using a Censoring Scheme in Wireless Sensor Networks[J].IEEE Transactions on Vehicular Technology,2010,59(6):2845-2851 [16] P.Y.Chen，L.Y.Chang，T.Y.Wang.A Low-Cost VLSI Architecture for Fault-Tolerant Fusion Center in Wireless Sensor Networks[J].IEEE Transactions on Circuits Systems I Regular Papers,2010,57(4):803-813.